論文の概要: Heterogeneous rarity patterns drive price dynamics in NFT collections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10243v4
- Date: Wed, 31 Aug 2022 11:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 16:23:48.896294
- Title: Heterogeneous rarity patterns drive price dynamics in NFT collections
- Title(参考訳): nftコレクションにおける不均一ラリティパターンのプライスダイナミクス
- Authors: Amin Mekacher, Alberto Bracci, Matthieu Nadini, Mauro Martino, Laura
Alessandretti, Luca Maria Aiello, Andrea Baronchelli
- Abstract要約: 我々は、Non Fungible Token(NFT)の希少性を定量化し、それが市場行動に与える影響について検討する。
2018年1月から2022年6月までに収集された370万件のトランザクションのデータセットを分析し、410のコレクションに1.4万件のNFTを分散させた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.24626113631507887
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We quantify Non Fungible Token (NFT) rarity and investigate how it impacts
market behaviour by analysing a dataset of 3.7M transactions collected between
January 2018 and June 2022, involving 1.4M NFTs distributed across 410
collections. First, we consider the rarity of an NFT based on the set of
human-readable attributes it possesses and show that most collections present
heterogeneous rarity patterns, with few rare NFTs and a large number of more
common ones. Then, we analyze market performance and show that, on average,
rarer NFTs: (i) sell for higher prices, (ii) are traded less frequently, (iii)
guarantee higher returns on investment (ROIs), and (iv) are less risky, i.e.,
less prone to yield negative returns. We anticipate that these findings will be
of interest to researchers as well as NFT creators, collectors, and traders.
- Abstract(参考訳): 我々は、2018年1月から2022年6月までに収集された3.7Mトランザクションのデータセットを分析し、410個のコレクションに1.4M NFTを分散して分析することで、Non Fungible Token(NFT)の頻度を定量化し、市場行動にどのように影響するかを調査した。
まず、NFTが持つ可読属性の集合に基づいて、NFTの希少性を考察し、殆どのコレクションが異質な希少パターンを呈し、まれなNFTがほとんどなく、より一般的なものが多数存在することを示す。
そして、市場パフォーマンスを分析し、平均的に、より稀なNFTを示す。
(i)より高い価格で売る
(ii)取引頻度が低くなる。
(iii)投資利益率(roi)の上昇を保証し、
(iv)リスクが少ないこと、すなわち負のリターンを生じやすいこと。
これらの発見は、NFTのクリエーター、コレクター、トレーダーだけでなく、研究者にとっても興味深いものになるだろうと期待している。
関連論文リスト
- MT-Eval: A Multi-Turn Capabilities Evaluation Benchmark for Large
Language Models [70.92847554971065]
MT-Evalは,マルチターン対話能力を評価するための総合的なベンチマークである。
人間のLLM会話を解析することにより,インタラクションパターンを,再現,拡張,洗練,フォローアップの4つのタイプに分類する。
11個の有名なLCMを評価したところ、クローズドソースモデルは一般的にオープンソースモデルを上回るが、特定のタスクにおいて特定のオープンソースモデルの方がGPT-3.5-Turboを上回っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T04:50:28Z) - The Dark Side of NFTs: A Large-Scale Empirical Study of Wash Trading [28.20696034160891]
我々は,2,701,883 NFTから8,717,031の転送イベントと3,830,141のセールイベントを分析した。
NFTの3種類の洗剤取引を識別し,識別アルゴリズムを提案する。
また,マーケットプレース設計,収益性,NFTプロジェクト設計,支払トークン,ユーザ行動,NTTエコシステムといった6つの側面からの洞察も提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T19:29:24Z) - NFTVis: Visual Analysis of NFT Performance [12.491701063977825]
非ファンジブルトークン(英: non-fungible token、NFT)は、ブロックチェーンに格納されるデータユニットである。
現在の希少なモデルは欠陥があり、時には説得力がない。
包括的考察とNFT性能の効率的な分析は困難である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T09:02:48Z) - Joint Latent Topic Discovery and Expectation Modeling for Financial
Markets [45.758436505779386]
金融市場分析のための画期的な枠組みを提示する。
このアプローチは、投資家の期待を共同でモデル化し、潜伏する株価関係を自動的に掘り下げる最初の方法だ。
私たちのモデルは年率10%を超えるリターンを継続的に達成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T01:36:51Z) - Bubble or Not: Measurements, Analyses, and Findings on the Ethereum
ERC721 and ERC1155 Non-fungible Token Ecosystem [22.010657813215413]
NFTの時価総額は2021年に215億米ドルに達した。
2022年第2四半期のNFT市場の急激な下落は、NFT市場の目に見えるブームに疑問を呈している。
ブロックチェーン全体からデータを収集することにより、NFT生成グラフ、NFT転送グラフ、NFTホールドグラフという3つのグラフを構築し、NFTトレーダーを特徴付ける。
我々は,NFTの活性度と値の定量化のための新しい指標を提案し,インジケータとグラフ解析を組み合わせてバブルNFTを見つけるアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-05T10:17:57Z) - A Game of NFTs: Characterizing NFT Wash Trading in the Ethereum Blockchain [53.8917088220974]
非Fungible Token(NFT)市場は2021年に爆発的に成長し、2022年1月には月間貿易額が60億ドルに達した。
ウォッシュトレーディングの可能性に関する懸念が浮かび上がっており、あるパーティがNFTを取引してそのボリュームを人為的に膨らませる市場操作の形式である。
洗濯物取引は全NFTコレクションの5.66%に影響し、総生産量は3,406,110,774ドルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T15:03:35Z) - You can't pick your neighbors, or can you? When and how to rely on
retrieval in the $k$NN-LM [65.74934004876914]
Retrieval-enhanced Language Model (LM) は、大規模な外部データストアから取得したテキストにそれらの予測を条件付ける。
そのようなアプローチの1つ、$k$NN-LMは、既存のLMの予測を$k$-nearest近くのモデルの出力と補間する。
本研究では,2つの英語モデルデータセットに対するアプローチの有効性を実証的に測定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T02:57:40Z) - The Fungibility of Non-Fungible Tokens: A Quantitative Analysis of
ERC-721 Metadata [9.812718050900918]
NFT(Non-Fungible Tokens)は、最近まで高収益で投機的な市場で取引されてきた。
誤解の出現と市場のダウンタイムの持続は、NFTの価値を疑問視している。
このプロジェクトでは、貴重NFTが持つべき3つの特性について記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T02:33:31Z) - Mapping the NFT revolution: market trends, trade networks and visual
features [0.25861007846258416]
Non Fungible Tokens (NFT) は、アート、コレクション、ゲーム内アイテムなどのオブジェクトを表すデジタル資産である。
我々は2017年6月23日から2021年4月27日までの470万NFTの6100万取引に関するデータを分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T17:25:32Z) - A Sentiment Analysis Approach to the Prediction of Market Volatility [62.997667081978825]
金融ニュースとツイートから抽出された感情とFTSE100の動きの関係を調べました。
ニュース見出しから得られた感情は、市場のリターンを予測するシグナルとして使われる可能性があるが、ボラティリティには当てはまらない。
我々は,新たな情報の到着に応じて,市場の変動を予測するための正確な分類器を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T01:15:48Z) - Modeling Personalized Item Frequency Information for Next-basket
Recommendation [63.94555438898309]
次世代レコメンデーション(NBR)は、電子商取引や小売業界で一般的である。
既存のRNNでは,レコメンデーションシナリオにおいて,アイテムの周波数情報を直接キャプチャすることはできない。
我々はこれらの臨界信号を直接利用する簡単なアイテム周波数に基づくk-nearest neighbors (kNN)法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T16:42:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。